Product overview
One governed foundation for data engineering, analytics and AI.
24 slides · English · Interactive scenarios
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01 / Panoramica
I tuoi dati. La tua intelligenza artificiale. Una piattaforma governata.
Unifica ingegneria dei dati, warehousing, analisi e intelligenza artificiale su una piattaforma dati aziendale con governance integrata in ogni flusso di lavoro.
Come può essere d'aiuto Genellipse?
Genellipse pianifica un MVP mirato entro 6 settimane. Concordare fin dall'inizio il risultato, le interfacce, l'accesso, i revisori dei clienti e i criteri di accettazione. Utilizzare le prove fornite per decidere la fase successiva.
FLUSSO DI LAVORO ILLUSTRATIVO
- 01
Connetti e ingegnerizza
- 02
Analizza e costruisci l'intelligenza artificiale
- 03
Governare e operare
Conferma le funzionalità e la configurazione adeguate alle tue esigenze.
01 / 07
GENEDATA · PRODUCT AND ROLE SHOWCASES
One platform. Every data discipline.
Explore the product overview and five detailed role showcases. Follow complex data from ingestion and modelling to analytics, AI and reliable operations, with security at every handoff.
Explore GeneData capabilities
Ingegnere dati
Reliable pipelines for complex sources, with data contracts, recovery and shared lineage.
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Data Analyst
Trusted metrics and explainable decisions, built on shared definitions and source evidence.
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Data Scientist
Reproducible models, rigorous evaluation and controlled business impact.
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Data Modeler
Shared models, historical context and dependable data contracts that support business change.
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Database Engineer
Dependable data services through safe modernisation, workload control and tested recovery.
25 slides · English · Interactive scenarios
Visualizza presentazioneGeneData
Una base condivisa per ingegneria dei dati, analisi e intelligenza artificiale.
GeneData copre il ciclo di vita dei dati aziendali: collega le origini, crea ed esegui pipeline, interroga un magazzino, definisce metriche condivise e supporta la scienza dei dati e l'intelligenza artificiale. Catalogo, derivazione, accesso e controlli operativi mantengono il lavoro connesso mentre passa tra i team.
ESPLORA GENEDATA
Costruito intorno
il lavoro che conta.
GeneData collega il lavoro di ingegneri di dati, analisti, scienziati di dati e team aziendali. Riunisci pipeline, SQL, business intelligence, machine learning e conoscenza condivisa, con un catalogo, una derivazione, controlli di accesso e una cronologia di audit comuni. Connetti i sistemi che già usi ed espandi il tuo primo caso d'uso.
- Leader di dati e tecnologia
- Ingegneri dei dati
- Analisti e data scientist
- Steward dei dati
Ingegneria e immagazzinamento dei dati
Connetti database, servizi cloud, applicazioni e file. Costruisci pipeline batch e in streaming, gestisci la qualità dei dati ed esegui query sui dati gestiti tramite un warehouse SQL.
Analisi, scienza dei dati e intelligenza artificiale
Lavora con metriche, dashboard e report condivisi. Sviluppa modelli e flussi di lavoro IA con strumenti per la valutazione, l'approvazione e la supervisione operativa.
Catalogo, governance e controllo
Scopri dati e conoscenze aziendali in un catalogo condiviso. Segui la discendenza, gestisci le autorizzazioni e mantieni la proprietà, le politiche e le prove collegate al lavoro.
DENTRO GENEDATA
Esplora i livelli della piattaforma dati.
Esplora le funzionalità dietro la piattaforma, il lavoro supportato da ciascuna e i dettagli da esaminare con il tuo team.
GeneFlow ingegneria dei dati
Connetti le origini e crea pipeline di acquisizione batch, streaming e modifica dei dati. La progettazione visiva e la trasformazione basata su codice condividono un grafico di esecuzione, con dipendenze e asserzioni di qualità allegate al lavoro.
Esplora i dettagli tecnici
- Coordinare l'acquisizione, la trasformazione e l'orchestrazione
- Supporta riempimenti, nuovi tentativi e monitoraggio della pipeline
Magazzino SQL e spazio di archiviazione aperto
Cortex SQL porta le query analitiche in un magazzino che separa l'archiviazione dall'elaborazione. La piattaforma descrive il supporto per Iceberg, Delta e Parquet in modo che i dati possano essere utilizzati tra strumenti compatibili.
Esplora i dettagli tecnici
- Servire carichi di lavoro SQL esplorativi e di reporting
- Esaminare l'isolamento del carico di lavoro, la cronologia e il costo delle query
Catalogo, conoscenza e lignaggio
Porta metadati tecnici, definizioni aziendali, proprietà e derivazione in un livello di rilevamento condiviso. Offri ai team un modo per capire cosa significa un set di dati e in che modo un cambiamento a monte può influenzare i suoi consumatori.
Esplora i dettagli tecnici
- Trova dati rilevanti e proprietari responsabili
- Segui le informazioni dalla fonte attraverso la trasformazione
Analisi e business intelligence
Crea analisi, dashboard, report ricorrenti e briefing su metriche condivise. Collega il risultato alle definizioni e alle fonti che lo supportano in modo che gli utenti possano indagare su un cambiamento nei numeri.
Esplora i dettagli tecnici
- Allinea i report ricorrenti con definizioni coerenti
- Supporta sia l'esplorazione che le revisioni aziendali ripetibili
Scienza dei dati e intelligenza artificiale governata
Utilizza la base dati per modelli analitici, esperimenti e flussi di lavoro di intelligenza artificiale. Collega l'attività del modello e dell'agente con i set di dati pertinenti, le aspettative di valutazione e le responsabilità di revisione.
Esplora i dettagli tecnici
- Fornire ad analisti, scienziati e attuari una base dati condivisa
- Connetti conoscenze e dati con flussi di lavoro controllati dall'intelligenza artificiale
Governance e operatività della piattaforma
Gestisci l'accesso, la proprietà, le approvazioni e le prove operative durante l'intero ciclo di vita dei dati. Esamina l'aggiornamento, la qualità, lo stato del carico di lavoro, l'utilizzo e i costi insieme agli usi aziendali che supportano.
Esplora i dettagli tecnici
- Mantenere le politiche e le autorizzazioni allegate all'opera
- Stabilire la proprietà operativa per prodotti di dati affidabili
UN FLUSSO DI LAVORO IN PRATICA
Segui un flusso di lavoro dall'origine alla decisione.
Un esempio illustrativo: un team ha bisogno di un rapporto operativo ripetibile e di un set di dati affidabile per ulteriori analisi. Segui sia i dati che la loro proprietà attraverso il flusso di lavoro.
Connetti e definisci
Selezionare le fonti operative, identificare i proprietari e concordare le definizioni aziendali e i requisiti di accesso per il set di dati.
Costruisci e convalida
Crea la pipeline di acquisizione e trasformazione. Allegare regole di qualità e stabilire come verranno gestiti i controlli falliti o gli input tardivi.
Analizza e condividi
Pubblica l'output governato per query, dashboard o lavoro sul modello. Mantieni le definizioni e la derivazione delle metriche disponibili alle persone che utilizzano il risultato.
Operare e migliorare
Monitorare l'aggiornamento, l'integrità della pipeline, l'accesso e i costi. Esaminare l'impatto delle modifiche all'origine o alla logica prima di estendere il prodotto dati a nuovi usi.
IL TUO AMBIENTE ESISTENTE
Pianifica i collegamenti
che conta.
GeneData è posizionato per connettere database, applicazioni, piattaforme cloud, file e flussi di eventi esistenti. Inizia con le origini e i consumatori richiesti per un prodotto dati. Valuta l'idoneità del connettore, l'accesso alla rete, il carico di origine, i formati delle tabelle e la proprietà prima di decidere cosa conservare, connettere o migrare.
DALLA CAPACITÀ ALL'APPLICAZIONE
Dove GeneData
si inserisce nell'opera.
Quando pipeline, reporting, modelli e governance vivono in strumenti separati, i team dedicano tempo a riconciliare le definizioni e a ricostruire come è stata prodotta una risposta. GeneData porta queste attività in un ambiente condiviso in modo che i dati possano passare dall'origine all'uso aziendale mantenendo intatti la proprietà e il contesto.
Costruisci prodotti dati riutilizzabili
Portare le fonti operative in una pipeline definita, applicare controlli di qualità e pubblicare un set di dati con un proprietario e un significato documentato. Fornire agli analisti downstream e ai creatori di modelli un punto di partenza comune.
Collega il reporting alle sue fonti
Crea analisi e dashboard attorno alle definizioni aziendali condivise. Segui la derivazione quando un input cambia in modo che il team possa comprenderne l'effetto su una metrica, un report o una decisione.
Preparare i dati per l'AI
Collega set di dati governati e conoscenza aziendale ai flussi di lavoro del modello e degli agenti. Tieni in considerazione i requisiti di accesso, valutazione e revisione mentre un caso d'uso va oltre la sperimentazione.
PIANIFICA UNA VALUTAZIONE UTILE
Inizia con un flusso di lavoro
la tua squadra lo sa.
Porta un esempio rappresentativo, le persone che lo possiedono e i requisiti che deve soddisfare. Esamina l'intero percorso dall'input all'output, comprese eccezioni e passaggi.
VALUTARE CON FIDUCIA
Consegna MVP entro 6 settimane.
Genellipse pianifica un MVP mirato entro 6 settimane. Concordare il risultato, le interfacce, l'accesso autorizzato, i revisori del cliente e i criteri di accettazione prima dell'inizio della consegna.
DOMANDE COMUNI
Dettagli che aiutano
decidi tu.
Esplora l'ambito, le considerazioni pratiche e un punto di partenza utile per il tuo team.
Che tipo di piattaforma è GeneData?
GeneData è una piattaforma di dati aziendali e AI. Riunisce ingegneria dei dati, un magazzino SQL, un catalogo condiviso, business intelligence, scienza dei dati e flussi di lavoro di intelligenza artificiale governati. Serve il ciclo di vita dei dati più ampio, dalla connessione delle fonti all'utilizzo delle informazioni nelle decisioni operative.
L'adozione di GeneData richiede la sostituzione di tutti i sistemi esistenti?
La piattaforma è progettata per connettere database, applicazioni, file, ambienti cloud e piattaforme dati esistenti. Un utile punto di partenza è un flusso di lavoro dall'origine alla decisione. L'ambito della migrazione e gli eventuali sistemi da mantenere dovrebbero essere concordati durante la pianificazione dell'architettura.
Da dove dovrebbe iniziare una valutazione?
Scegli una domanda aziendale ricorrente i cui dati sono attualmente difficili da assemblare o fidare. Traccia le fonti richieste, definisci l'output, identifica chi può accedervi e concorda come valuterai l'aggiornamento, la qualità e l'usabilità dei dati.
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